'x값이 변함에 따라 y값도 변한다'
독립변수: 독립적으로 변할 수 있는 값
종속변수: 독립변수 값에 의해 종속적으로 변하는 값
선형회귀: 독립변수 x를 통해 종속 변수 y의 움직임 예측
-단순 선형 회귀: 하나의 독립변수를 가짐(하나의 x값만으로 y값 설명가능)
-다중 선형 회귀: 여러 개의 독립변수를 가짐
단순 선형회귀 사례
독립변수: 공부한 시간 (x)
종속 변수: 성적 (y)
X={2,4,6,8} Y={81,93,91,97}
선형회귀= 해당 점들의 특징을 가장 잘 반영하는 선 그리기
선은 직선이므로 일차함수 그래프로 나타낸다.
y=ax+b
선형 회귀: 정확한 직선을 그려내는 과정
(=최적의 a,b값을 찾아내는 작업)
직선을 통해 기존에 없는 학생의 예측성적을 시간 대입을 통해 구할 수 있음
머신러닝은 기존 데이터를 가지고 어떤 선이 그려질지 예측
-->답이 나오지 않은 무언가를 해당 선에 대입해 예측값 얻음
이미지 왼쪽정렬 하고 싶다
